近年来,随着大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术的不断发展和应用,数字经济在全球范围内得到快速发展,而我国的银行业在数字化转型阶段也得到了快速发展。文章以中国国家知识基础设施(China National Knowledge Infrastructure...
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近年来,随着大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术的不断发展和应用,数字经济在全球范围内得到快速发展,而我国的银行业在数字化转型阶段也得到了快速发展。文章以中国国家知识基础设施(China National Knowledge Infrastructure, CNKI)数据库中2015年至2023年3月的“核心期刊”“CSSCI”文献为研究样本,基于CiteSpace的可视化软件分析近年来我国银行业数字化转型的研究现状。研究结果表明:目前关于我国银行业数字化转型的研究正处于快速发展的阶段,研究热度不断上升,但是作者、发文机构之间缺乏一定的合作,金融科技、商业银行、数字金融、数字经济等是研究热点。
深度学习作为一种新兴的机器学习技术已经在金融领域得到了广泛应用。相较于传统的计量统计模型和传统机器学习方法,深度学习具有独到的优势。为了深刻把握深度学习在金融领域的应用前沿,本文通过归纳Web of Science和中国知网上2019—2...
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深度学习作为一种新兴的机器学习技术已经在金融领域得到了广泛应用。相较于传统的计量统计模型和传统机器学习方法,深度学习具有独到的优势。为了深刻把握深度学习在金融领域的应用前沿,本文通过归纳Web of Science和中国知网上2019—2022年的相关实证论文,发现近年来深度学习主要应用于金融领域中的价格预测、风险识别、改进交易策略、非结构化数据处理等方面;进一步分析发现,深度学习改进了预测和分类的性能,并提供了一种全新的金融学研究范式。然而深度学习仍存在可解释性差、模型难以构建等缺陷。本文研究了深度学习在金融领域的应用需要平衡模型性能和可解释性,并进一步探索了金融各领域中一般性的深度学习模型框架的构建。
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